大数据和云计算是如何结合

由云计算提供的弹性和按需配置，为让企业组织能够试验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。企业可以根据供应的基础设施，用不同的迭代方式尝试和操纵他们的数据。

大数据的出现使业务智能真正地走入了21世纪。但事实上“大数据”词代表的并不是解决方案，而是一类问题。在这些PB数量级的数据中，隐藏着怎样的价值?我们从中能得什么，并且使之指导业务部署的方方面面。但这一巨大量数据实际上有用的没有多少。所以为了利用其隐藏的价值，企业需要收集、过滤，并通过情感分析应用、定位工具以及其它的技术来分析它，从中产生有用的信息，从而为今后的业务发展服务。

如何结合大数据与云计算?

如今的数据绝大多数是非结构化的，而且大多数这类数据都是用户生成的。AWS的大数据及高可用性高级经理Ben Butler发表评论说：“现在生成数据更加容易，并且成本更低。然而它却把压力推给了生命周期的其余部分：收集和存储、分析和计算，从而能够搞清楚这些快速增长的数据的意义。”

如今，拥有PB数量级数据，并且一直包含流媒体的大企业已经不足为奇。可用信息的爆炸性增长意味着在可以被收集和高速分析的数据之间存在差距将越来越大。 “关于大数据，你拥有的数据量，种类，以及增长速率都要求新的工具，”Butler说，“在云端，我们组合不同的计算，网络以及存储工具，你可以用来解决这些问题。”
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解锁大数据的秘密

由云计算提供的弹性和按需配置，为让企业组织能够试验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。企业可以根据供应的基础设施，用不同的迭代方式尝试和操纵他们的数据。基础设施不再限制用什么来处理数据。这些相同的灵活性使企业即使有高可变负载的情况下也不会超支。

根据需要可扩展性还可以减少数据处理的等待时间，这样对资源的争用就会更少。获得无限制的资源可以让企业在使用AWS解决方案时做出更好的决策。例如，把EMR或其他解决方案植入Kinesis后台，接近实时的分析可以在几秒之内，通过把可视化的结果传递给BI系统展示出来。

大数据处理是一个挑战，对于这些数据，如果没有强有力的硬件做支撑处理，对其进行有意义的分析几乎是不可能的。但幸运的是，云计算爆炸和弹性使用处理的能力意味着小型企业组织现在可以完成曾经只有大企业才能完成的任务。云计算已经使大数据更易于管理，而且还可以对这些数据做更多，更快的分析。随着大数据还在不断变大，更大的云计算将在那里等待处理。

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